行业分析指出，施工期间的腐蚀损害对巨额AI数据中心资本投资构成显著且常被忽视的风险。

推动人工智能数据中心扩张的巨额资本投资正面临一个隐蔽的威胁：腐蚀。这种退化往往始于建设阶段而非运营阶段，但资产保护很少被纳入项目治理或早期规划中。

全球建设人工智能基础设施的努力标志着现代历史上最大的资本投资周期之一。随着对先进计算能力需求的加速，科技公司正在向新建数据中心投入前所未有的资本。每个超大规模园区都需要在计算硬件、电气基础设施、冷却系统和辅助公用设施方面进行巨额投资。

尽管规模庞大，但在项目规划期间，影响长期资产可靠性的关键因素——腐蚀——往往受到的关注极少。行业焦点 understandably（可以理解地）集中在电力供应、液体冷却、机架密度和部署速度上。虽然这些都是关键挑战，但它们无意中分散了对另一个直接影响长期可靠性的因素的注意力。由于腐蚀在建设期间很少引起即时问题，因此在设备调试或上线之前很容易被忽视。

腐蚀仍被广泛视为调试后的维护问题。事实上，它通常在设施投入运营前几个月就开始发生，从设备经过制造、运输、存储和建设时便已启动。对于旨在连续运行并支持数十亿美元计算基础设施的设施而言，在这些早期阶段做出的保护决策将对可靠性和资产寿命产生持久影响。

行业研究估计，腐蚀每年造成全球国内生产总值（GDP）约 3.4% 的损失，其中大部分可以通过既定的管理和保护实践来预防。历史上，数据中心面临的腐蚀暴露相对有限，但液体冷却的快速采用从根本上改变了这一格局。

高密度人工智能基础设施依赖于广泛的液冷设备、冷却分配网络、热交换器、泵、阀门以及整合多种金属且水化学日益复杂的管道系统。因此，腐蚀会降低冷却效率，延误调试，缩短设备寿命，并危及关键任务计算基础设施的可靠性。

大型建设项目通常拥有健全的质量保证、调试、安全和风险管理治理框架。然而，保护工作经常缺失于这些结构之中。随着设备经过制造、运输、存储、安装和调试，责任在制造商、物流提供商、承包商和业主之间转移。

当项目时间表发生变化且设备闲置时间超过计划时，保护活动往往变得不一致或被完全跳过。如果没有在制造商、物流提供商、承包商和业主之间明确界定责任，腐蚀可能在变得可见很久之前就已经开始。等到发现损坏时，预防的窗口期通常已经关闭。

相比之下，石油和天然气、石化、发电、海洋和重工业等行业通常在设备采购之前就强制要求执行保护程序。这些活动在建设过程中得到记录，在调试期间得到验证，并嵌入到项目质量计划中，因为认识到保护设备状况对于保护资本投资至关重要。

人工智能基础设施现在的复杂程度和资本密集度已达到相当水平，使得这些既定的保护实践变得越来越相关。

最有效的保护策略始于破土动工之前。在规划阶段，工程师可以评估材料兼容性、评估电偶腐蚀风险、指定冷却剂化学性质、最小化停滞流动区域，并为 destined for extended storage（ destined for 长期存储）的设备建立保护协议。

早期整合还使保护要求能够直接嵌入采购文件和建筑规范中。从一开始就记录这些期望可确保承包商、供应商和调试团队遵守统一标准，而不是在项目时间表变化时做出临时决定。

组织可以制定内部保护标准，将要求嵌入工程规范，或聘请独立专家建立程序并在整个建设过程中验证资产状况。无论选择何种方法，明确定义的责任和记录的检查里程碑都能增强一致性并降低项目风险。

保护必须涵盖制造、运输、存储、调试和持续运营。设备经常在供应商、港口、堆场、仓库和部分施工现场之间过渡数月，从而创造了重复的腐蚀窗口。无论是保护冷却系统、电气基础设施、计算硬件还是备用资产，目标始终一致：在可靠运行开始之前保持设备的完整性。

随着人工智能数据中心在功率密度和资本支出方面的扩展，保护必须从常规维护任务提升为整体资产管理的一个核心组成部分。

关键问题不再是腐蚀是否会发生，而是保护是否足够早地被解决以预防其发生。将保护规划整合到设计、采购、建设和调试中的组织将处于最佳位置，以 safeguard capital investments（保障资本投资）并维持现代人工智能基础设施所需的长期可靠性。

Gautam Ramdas 是 Northern Technologies International Corporation（纳斯达克代码：NTIC）旗下 ZERUST Integrity Solutions® 部门的全球市场发展副总裁，在腐蚀管理、资产保护和关键基础设施可靠性方面拥有超过 25 年的经验。